#!/bin/bash

############ 可自定义
# 指定基础模型路径，使用上面预训练合并后的路径
model="/root/swift_output/internlm3-8b-lora/v8-20250623-111312/checkpoint-216-merged"
# 训练集路径（sft 训练集）
data_path="/root/datasets/train/swift_formatted_sft_train_data.jsonl"
# 模型输出路径
output_dir="/root/swift_output/internlm3-8b-lora"
# 模型作者
model_author="fei"
# 训练后的模型名称
model_name="InternLM3-8B-Lora"
# swanlab的project名称
swanlab_project="InternLM3-8B-paper-classify-Lora"

# 创建日志目录
LOG_DIR="logs"
# 创建日志目录，-p参数确保即使目录已存在也不会报错
mkdir -p $LOG_DIR


# 获取当前时间戳
TIMESTAMP=$(date +"%Y%m%d_%H%M%S")
# 获取当前时间并格式化为年月日_时分秒格式
LOG_FILE="$LOG_DIR/internlm3-8b_lora_sft_${TIMESTAMP}.log"
# 组合日志文件路径，使用时间戳确保文件名唯一

# 设置CUDA设备
export NPROC_PER_NODE=1
# 设置每个节点的进程数为1
export OMP_NUM_THREADS=1
# 设置OpenMP线程数为1，限制并行线程数
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
# 指定使用的GPU设备为0号设备

# 使用nohup命令在后台运行swift sft命令，即使终端关闭也能继续运行
nohup swift sft \
    --model $model \
    --train_type lora \
    --dataset $data_path \
    --torch_dtype bfloat16 \
    --num_train_epochs 3 \
    --per_device_train_batch_size 8 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --warmup_ratio 0.1 \
    --report_to swanlab \
    --swanlab_project $swanlab_project \
    --split_dataset_ratio 0 \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 32 \
    --target_modules all-linear \
    --gradient_accumulation_steps 2 \
    --save_steps 2000 \
    --save_total_limit 5 \
    --gradient_checkpointing_kwargs '{"use_reentrant": false}' \
    --logging_steps 5 \
    --max_length 2048 \
    --output_dir $output_dir \
    --dataloader_num_workers 256 \
    --model_author $model_author \
    --model_name $model_name \
    > "$LOG_FILE" 2>&1 &

# 打印进程ID和日志文件位置
echo "Training started with PID $!"
# 显示训练进程的PID（$!代表最近一个后台进程的PID）
echo "Log file: $LOG_FILE"
# 显示日志文件的路径

# 显示查看日志的命令
echo "To view logs in real-time, use:"
echo "tail -f $LOG_FILE"